夏 軍，葉 超，魏 潔，姜 鵬，董 軍，聶仕麟

(1.國(guó)網(wǎng)四川省電力公司雅安供電公司，四川 雅安 625000；2.北京中恒博瑞數(shù)字電力科技有限公司，北京 100085；3.能源市場(chǎng)研究所(華北電力大學(xué))，北京 102206)

0 引 言

所謂綠色小水電，就是兼顧水電開(kāi)發(fā)和環(huán)境保護(hù)，實(shí)現(xiàn)生態(tài)文明和和諧發(fā)展的小水電。綠色小水電對(duì)生態(tài)環(huán)境影響的評(píng)價(jià)是指導(dǎo)小水電綠色開(kāi)發(fā)的重要前提，國(guó)外一些發(fā)達(dá)國(guó)家已經(jīng)提出了綠色小水電的概念，美國(guó)、瑞士等發(fā)達(dá)國(guó)家都制定了綠色小水電認(rèn)證標(biāo)準(zhǔn)[1-2]。我國(guó)綠色小水電建設(shè)和評(píng)價(jià)尚處于初級(jí)階段，為促進(jìn)小水電站的可持續(xù)發(fā)展，對(duì)小水電評(píng)價(jià)必不可很少。當(dāng)前，國(guó)內(nèi)對(duì)小水電的評(píng)價(jià)研究主要體現(xiàn)在2個(gè)方面：一是通過(guò)分析國(guó)外綠色小水電的發(fā)展對(duì)我國(guó)的啟示，如唐萬(wàn)林[3]提出了我國(guó)開(kāi)展綠色小水電認(rèn)證的必要性和可行性；金連根[4]針對(duì)我國(guó)實(shí)際情況，從綠色小水電認(rèn)證、有序開(kāi)發(fā)、加強(qiáng)政府監(jiān)管等幾個(gè)方面對(duì)我國(guó)綠色小水電發(fā)展提出了建議。二是分析綠色小水電的發(fā)展對(duì)生態(tài)環(huán)境造成的影響，如周茁[5]基于EF-AHP法從水量及水質(zhì)、水生生態(tài)、陸生生態(tài)、環(huán)境效益等4個(gè)方面，評(píng)價(jià)壩式水電站對(duì)生態(tài)環(huán)境的影響，通過(guò)西北某壩式水電站實(shí)例驗(yàn)證了模型的可行性；陳凱[6]通過(guò)調(diào)查廣東某引水式梯級(jí)小水電，從河流水質(zhì)，水生生物、河道斷流、植物多樣性等方面引入模糊評(píng)價(jià)方法，說(shuō)明了小水電的發(fā)展對(duì)生態(tài)環(huán)境存在不利影響；趙淑杰[7]采用FAHP方法對(duì)農(nóng)村小水電生態(tài)效益進(jìn)行評(píng)價(jià)，使水環(huán)境和大氣環(huán)境得到明顯改善，節(jié)能綠化取得了較好效果。

目前，關(guān)于小水電對(duì)生態(tài)環(huán)境影響的研究評(píng)價(jià)偏向靜態(tài)，不能有效反映未來(lái)一段時(shí)間環(huán)境變化的趨勢(shì)。為此，本文根據(jù)雅安小水電實(shí)際發(fā)展現(xiàn)狀，從生態(tài)環(huán)境的角度著手，構(gòu)建了一種基于AHP-Grey的動(dòng)態(tài)生態(tài)環(huán)境評(píng)價(jià)模型。為提高生態(tài)環(huán)境評(píng)價(jià)的準(zhǔn)確性，一是結(jié)合相似度的思想來(lái)修正專(zhuān)家權(quán)重；二是在白化權(quán)函數(shù)的基礎(chǔ)上，求出評(píng)價(jià)對(duì)象所處灰類(lèi)等級(jí)的級(jí)別變量特征值，判斷評(píng)價(jià)對(duì)象未來(lái)一段時(shí)間的動(dòng)態(tài)變化趨勢(shì)。最后，選取雅安小水電作為實(shí)例，進(jìn)一步驗(yàn)證了提出模型的有效性，為類(lèi)似小水電綠色可持續(xù)發(fā)展提供依據(jù)。

1 綠色小水電生態(tài)環(huán)境指標(biāo)體系

結(jié)合雅安小水電的實(shí)際情況，構(gòu)建雅安小水電生態(tài)環(huán)境評(píng)價(jià)體系，見(jiàn)圖1。

圖1 雅安小水電生態(tài)環(huán)境指標(biāo)體系

1.1 量化指標(biāo)

1.1.1水生生態(tài)

最小下泄流量滿(mǎn)足度：為滿(mǎn)足小水電站下游河段的生態(tài)環(huán)境需水，水電站在運(yùn)行的過(guò)程中需要下泄一定的生態(tài)流量。本文采用水電站實(shí)際日均下泄流量不小于站下最小下泄流量的天數(shù)占評(píng)價(jià)期總天數(shù)的百分比為標(biāo)準(zhǔn)，其計(jì)算公式為

(1)

(2)

式中，C11為最小下泄流量滿(mǎn)足度；n為評(píng)價(jià)總天數(shù)；i為循環(huán)計(jì)數(shù)器；f為評(píng)價(jià)期內(nèi)最小下泄流量滿(mǎn)足與否的判斷函數(shù)；Qi為觀測(cè)期內(nèi)水電站下實(shí)際日均下泄流量；Qmin為最小下泄流量；Qmax為最大下泄流量。

表1 最小下泄流量滿(mǎn)足度賦值標(biāo)準(zhǔn)(不可觀測(cè)時(shí))

1.1.2水質(zhì)變化程度

小水電的運(yùn)行會(huì)對(duì)周邊水體自?xún)裟芰Ξa(chǎn)生一定的影響，甚至可能導(dǎo)致水體富營(yíng)養(yǎng)化。根據(jù)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)，水質(zhì)分為I類(lèi)、II類(lèi)、III類(lèi)、IV類(lèi)、V類(lèi)和劣V類(lèi)，從小到大分別賦值1～6。通過(guò)比較取水?dāng)嗝婧统鏊當(dāng)嗝娴乃|(zhì)情況來(lái)判斷水質(zhì)變化程度，水質(zhì)變化程度的計(jì)算公式如下

(3)

式中，wq為水質(zhì)變化程度比；φd為出水?dāng)嗝嫠|(zhì)類(lèi)別；φu為取水?dāng)嗝嫠|(zhì)類(lèi)別。當(dāng)wq≥1時(shí)，說(shuō)明未引起水質(zhì)變化，評(píng)分值為10；當(dāng)wq<1時(shí)，引起水質(zhì)變化(未采取防護(hù)措施)，評(píng)分值為0，采取防護(hù)措施時(shí)，評(píng)分值為5。

1.2 非量化指標(biāo)

河流生態(tài)需水量、水生生物多樣性、河流形態(tài)、水土流失、陸生生態(tài)多樣性、景觀協(xié)調(diào)性、景觀恢復(fù)性等指標(biāo)在實(shí)際評(píng)價(jià)過(guò)程中由于數(shù)據(jù)缺失和難以測(cè)量。本文根據(jù)專(zhuān)家調(diào)研數(shù)據(jù)，參照SL 752—2017《綠色小水電評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)》中的評(píng)分方法進(jìn)行定性評(píng)價(jià)，得到各指標(biāo)的分值。

2 基于AHP-Grey的動(dòng)態(tài)生態(tài)環(huán)境評(píng)價(jià)模型構(gòu)建

2.1 確定評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重

層次分析法(AHP)是由美國(guó)運(yùn)籌學(xué)家Satty提出的適用于多目標(biāo)決策的一種方法，是一種以人的經(jīng)驗(yàn)主觀判斷的定性和定量相結(jié)合的指標(biāo)評(píng)價(jià)方法[8]。本文利用3標(biāo)度法建立判斷矩陣，并通過(guò)修正專(zhuān)家權(quán)重進(jìn)而修正各指標(biāo)權(quán)重，在一定程度上彌補(bǔ)了因主觀判斷存在的缺陷。標(biāo)度指標(biāo)相對(duì)重要性標(biāo)度見(jiàn)表2。指標(biāo)權(quán)重計(jì)算步驟如下：

表2 標(biāo)度指標(biāo)相對(duì)重要性標(biāo)度

(1)設(shè)某一決策目標(biāo)A的準(zhǔn)則層有m個(gè)指標(biāo)，即B1，B2，B3，…，Bm，對(duì)應(yīng)的權(quán)重為W1，W2，W3，…，Wm，且W1+W2+W3+…+Wm=1。

(5)求出一致性矩陣Di特征向量wi，wi=(p(b1/li)，…，p(bj/li))，其中，p(bm/li)表示第i個(gè)專(zhuān)家對(duì)第m個(gè)指標(biāo)的評(píng)價(jià)權(quán)重。

按照上述(1)～(6)步驟，求出指標(biāo)層各指標(biāo)的綜合權(quán)重。同時(shí)，采用3標(biāo)度法克服了傳統(tǒng)9標(biāo)度法難以處理元素間的關(guān)系問(wèn)題，并且不需要單獨(dú)進(jìn)行一致性檢驗(yàn)，而是通過(guò)最優(yōu)傳遞矩陣轉(zhuǎn)化為一致性矩陣獲得指標(biāo)權(quán)重的排序。

2.2 相似度專(zhuān)家權(quán)重的修正

根據(jù)層次分析法得到各專(zhuān)家對(duì)指標(biāo)的權(quán)重和所有專(zhuān)家對(duì)指標(biāo)的綜合權(quán)重。本文采用相似度來(lái)修正專(zhuān)家權(quán)重進(jìn)而修正各指標(biāo)權(quán)重，通過(guò)測(cè)算專(zhuān)家個(gè)人決策結(jié)果與綜合決策結(jié)果之間的距離來(lái)判斷單個(gè)專(zhuān)家與群體之間的偏離程度。第i個(gè)專(zhuān)家個(gè)人決策結(jié)果和綜合決策結(jié)果以及約束條件可表示為

(4)

式中，ui為第i個(gè)專(zhuān)家的決策結(jié)果；U為綜合決策結(jié)果。則專(zhuān)家個(gè)人決策結(jié)果與綜合決策結(jié)果的相似度向量Si可以表示為

Si=(Si1，Si2，…，Sij)

(5)

式中，任意一個(gè)相似度向量Sij=uij/Uj(uij≤Uj)和Sij=Uj/uij(uij≥Uj)。同時(shí)，當(dāng)Sij=1時(shí)，即專(zhuān)家個(gè)人決策與綜合決策的結(jié)果相同；當(dāng)Sij≤1時(shí)，表示專(zhuān)家個(gè)人決策負(fù)向偏離綜合決策結(jié)果；當(dāng)Sij≥1時(shí)，表示專(zhuān)家個(gè)人決策正向偏離綜合決策結(jié)果。此外，為了確定決策結(jié)果相似度的取值范圍，假設(shè)每個(gè)專(zhuān)家的個(gè)人決策與綜合決策結(jié)果一致，則稱(chēng)為完全理想相似S*，S*=(1，1，1，…，1)；由模糊數(shù)學(xué)隸屬度的概念可知，非完全理想相似度向量Sc為理想相似度向量的補(bǔ)集，Sc=(0，0，0，…，0)。為選擇最優(yōu)的決策結(jié)果，應(yīng)選擇與完全理想相似度向量越接近，與非完全理想相似度越遠(yuǎn)的專(zhuān)家決策結(jié)果。本文定義距離計(jì)算公式為

(6)

(7)

式中，F(xiàn)D(Si，S*)和fd(Si，Sc)分別表示專(zhuān)家個(gè)人決策與完全理想決策和非完全理想決策之間的平均距離。假設(shè)用φi表示專(zhuān)家i的決策結(jié)果與完全理想決策的相似度，則1-φi表示專(zhuān)家i的決策結(jié)果與非完全理想決策的相似度，則專(zhuān)家i的綜合權(quán)重距離計(jì)算公式為

F(φi)=[φiFD(Si，S*)]2+[(1-φi)fd(Si，Sc)]2=

(8)

專(zhuān)家i的綜合權(quán)重是關(guān)于φi的一元二次函數(shù)，令dF(φi)/d(φi)=0，可求出φi的表達(dá)式為

(9)

(10)

2.3 中心點(diǎn)三角白化權(quán)函數(shù)模型構(gòu)建

白化權(quán)函數(shù)是描述一個(gè)灰數(shù)對(duì)取值區(qū)間內(nèi)不同數(shù)值的偏愛(ài)程度，是對(duì)主觀信息的一種客觀反映。本文采用中心點(diǎn)三角白化權(quán)函數(shù)進(jìn)行拓展，與以往的小水電綜合評(píng)價(jià)的區(qū)別在于更側(cè)重對(duì)指標(biāo)的評(píng)價(jià)，從而挖掘影響整體評(píng)價(jià)好壞的指標(biāo)，具體計(jì)算步驟如下：

(1)設(shè)有n個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象、m個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)和s個(gè)不同的灰類(lèi)，對(duì)象i關(guān)于指標(biāo)j的樣本評(píng)分值為xij(i=1，2，3，…，n;j=1，2，3，…，m)，根據(jù)xij的值對(duì)相應(yīng)的對(duì)象i進(jìn)行評(píng)價(jià)。

(2)建立評(píng)價(jià)灰類(lèi)，確定閥值。通過(guò)專(zhuān)家打分得到的評(píng)分本質(zhì)上是白化值。為客觀反映評(píng)價(jià)指標(biāo)屬于哪一灰類(lèi)，需要確定灰類(lèi)等級(jí)k和灰數(shù)s，并將各個(gè)指標(biāo)的取值范圍也相應(yīng)地劃分為s個(gè)灰類(lèi)。設(shè)λk為第k灰類(lèi)的中心點(diǎn)，即λk=(ak+ak+1)/2，其中，ak和ak+1為任意2個(gè)觀測(cè)值，并將λ1，λ2，…，λs作為各灰類(lèi)的代表。由此可將指標(biāo)j屬于第k灰類(lèi)的取值范圍確定為[λk-1，λk+1]，對(duì)于第1個(gè)灰類(lèi)的左端點(diǎn)λ0和第s個(gè)灰類(lèi)的右端點(diǎn)λs+1，是分別將指標(biāo)j的取值向左和右進(jìn)行擴(kuò)展得到的。

(3)確定評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重，指標(biāo)權(quán)重由3標(biāo)度法獲得。

(11)

由此可得到各個(gè)指標(biāo)j相對(duì)于灰類(lèi)等級(jí)k的隸屬度。

很多情況下所評(píng)價(jià)對(duì)象是動(dòng)態(tài)變化的，即處于從一種狀態(tài)向另一種狀態(tài)的跨越。為了準(zhǔn)確描述評(píng)價(jià)對(duì)象變化的趨勢(shì)，采取防護(hù)措施防止趨勢(shì)蔓延是本文重點(diǎn)。針對(duì)以上問(wèn)題，本文引入灰類(lèi)等級(jí)k的級(jí)別特征值概念[9]，能有效判斷評(píng)價(jià)對(duì)象的變化趨勢(shì)。

(1)計(jì)算評(píng)價(jià)對(duì)象i關(guān)于等級(jí)k的關(guān)聯(lián)度Ki(k)，即

(12)

(13)

(14)

式中，s為灰類(lèi)個(gè)數(shù)。

3 雅安綠色小水電對(duì)生態(tài)環(huán)境影響實(shí)例分析

為降低小水電對(duì)當(dāng)?shù)丨h(huán)境的負(fù)面影響，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)、社會(huì)與環(huán)境的可持續(xù)發(fā)展，雅安小水電正從無(wú)序開(kāi)發(fā)和管理的狀態(tài)向綠色小水電的轉(zhuǎn)變[10]。本文選取雅安周公河某小水電站進(jìn)行實(shí)例驗(yàn)證。由3位來(lái)自高校和雅安電網(wǎng)公司的專(zhuān)家組成調(diào)研小組，對(duì)周公河某小水電站進(jìn)行實(shí)地調(diào)研。根據(jù)各位專(zhuān)家的經(jīng)驗(yàn)和學(xué)術(shù)方面的情況，賦予專(zhuān)家一定的先驗(yàn)權(quán)重，專(zhuān)家1的先驗(yàn)權(quán)重為0.2，專(zhuān)家2的先驗(yàn)權(quán)重為0.3，專(zhuān)家3的先驗(yàn)權(quán)重為0.5。

3.1 指標(biāo)權(quán)重確定

根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)調(diào)研情況，結(jié)合3標(biāo)度法指標(biāo)權(quán)重計(jì)算公式，計(jì)算出各指標(biāo)的綜合權(quán)重。

表5 各指標(biāo)權(quán)重及評(píng)價(jià)灰類(lèi)

(4)求出一致性矩陣D最大特征值所對(duì)應(yīng)的特征向量w，w=[0.684 3，0.684 3，0.251 8]T。

(5)將特征向量進(jìn)行歸一化處理得各指標(biāo)的相對(duì)權(quán)重w*=[0.422 303，0.422 303，0.155 394]T。

(6)得到各指標(biāo)的先驗(yàn)綜合權(quán)重p(bj)，p(bj)=[0.422 303，0.422 303，0.155 394]T。

(7)修正專(zhuān)家權(quán)重。由于3位專(zhuān)家的判斷矩陣一致，各專(zhuān)家決策與綜合決策一致，達(dá)到最優(yōu)，不需要進(jìn)行相似度優(yōu)化各指標(biāo)權(quán)重，若判斷矩陣不同，則需進(jìn)行相似度專(zhuān)家權(quán)重的修正。

按照(1)～(7)步驟計(jì)算指標(biāo)層各因素的綜合權(quán)重，計(jì)算結(jié)果見(jiàn)表3。

3.2 三角白化權(quán)函數(shù)計(jì)算模型

3.2.1各指標(biāo)分值

根據(jù)評(píng)分規(guī)則和現(xiàn)場(chǎng)調(diào)研情況，由專(zhuān)家對(duì)各指標(biāo)進(jìn)行評(píng)分，評(píng)分結(jié)果見(jiàn)表4。

表3 指標(biāo)層各因素綜合權(quán)重

表4 各指標(biāo)分值情況

3.2.2建立評(píng)價(jià)灰類(lèi)

本文將小水電綠色等級(jí)分為優(yōu)、良、中、差、劣等5個(gè)灰類(lèi)。其中，優(yōu)為第5灰類(lèi)、良為第4灰類(lèi)、中為第3灰類(lèi)、差為第2灰類(lèi)、劣為第1灰類(lèi)。各指標(biāo)權(quán)重及評(píng)價(jià)灰類(lèi)見(jiàn)表5。

3.2.3建立中心點(diǎn)三角白化權(quán)函數(shù)

利用所構(gòu)建的中心點(diǎn)三角白化權(quán)函數(shù)，計(jì)算出各指標(biāo)聚類(lèi)系數(shù)，判斷出所屬灰類(lèi)，結(jié)果見(jiàn)表6。

表6 各指標(biāo)聚類(lèi)系數(shù)和所屬灰類(lèi)

3.2.4求級(jí)別變量特征值

圖2 小水電生態(tài)環(huán)境變化趨勢(shì)

從圖2可知，陸生生態(tài)和景觀持續(xù)變好，水生生態(tài)和小水電對(duì)生態(tài)環(huán)境的影響繼續(xù)惡化。可初步得出，水生生態(tài)是影響小水電綠色等級(jí)的主要因素，此結(jié)果與實(shí)際小水電開(kāi)發(fā)建設(shè)和運(yùn)行對(duì)河流生態(tài)影響最大的結(jié)果相吻合。因此，雅安綠色小水電的建設(shè)規(guī)劃要充分考慮小水電建設(shè)對(duì)水生生態(tài)環(huán)境的影響。綠色小水電建設(shè)完成后，也要對(duì)水生生態(tài)、陸生生態(tài)和景觀等進(jìn)行持續(xù)監(jiān)測(cè)，及時(shí)避免小水電對(duì)環(huán)境造成的不利影響，實(shí)現(xiàn)小水電的綠色化。

4 結(jié) 語(yǔ)

利用本文構(gòu)建的動(dòng)態(tài)模型對(duì)雅安某小水電進(jìn)行評(píng)估，可以得出以下結(jié)論：

(1)周公河某小水電對(duì)生態(tài)環(huán)境的影響為中級(jí)別，正逐漸向差級(jí)別方向發(fā)展，主要原因之一是小水電的發(fā)展對(duì)周邊河流生態(tài)環(huán)境影響最大，需及時(shí)針對(duì)河流生態(tài)環(huán)境采取有效的防護(hù)措施。

(2)本文建立模型中引入了時(shí)間因素，實(shí)現(xiàn)了對(duì)主體評(píng)估模型的動(dòng)態(tài)效果，反映了未來(lái)一段時(shí)間的變化趨勢(shì)，為進(jìn)一步改善小水電生態(tài)環(huán)境提供理論基礎(chǔ)。